Statische Sprachmodellierung Training Sprachmodellen in SLM-Toolkit Buyu Xiao 24.Maerze.2010.

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Statische Sprachmodellierung Training Sprachmodellen in SLM-Toolkit Buyu Xiao 24.Maerze.2010

Sprachmodell – Uebersicht und Anwendungsbereich eines Sprachmodell – M-Gramme – Discounting – Back-off Example beim SLM-Toolkit Zusammenfassung

Sprachmodell Aufbau eines Spracherkennungssystem

Sprachmodell Durch die Wahrscheinlichkeit Woeter oder Wortfolgen Awendungsbereich – Vereinfachen eines Spracherkenner – Texte-Komprimierung – Extraktion von Schluessewoertern aus Texten – etc...

Sprachmodell:M-Gramme Komplete Sprachmodell

Sprachmodell:M-Gramme Uigramm(m=1) Bigramm(m=2) Trigramm(m=3)

Perplexitaet

Discounting Absolute discounting Add-One Smoothing Witten-Bell Good-Turing

Discounting Absolutes Discounting

Discounting Absolutes Discounting – d auswahlen

Schaetzung der Sprachmodellparameter

Maximu-Liklihood schaetzwerte :absoulte Haeufigkeit der Wortfolge w(n),w(n-1)(n-m+1) in Trainingskorpus :absoulte Haeufigkeit der Wortfolge w(n-1)(n-m+1) in Trainingskorpus

Add-One Smoothing Unigramme Bigramme

Witten-Bell Discounting uigramm

Witten-Bell Discounting bigramm

Witten-Bell Discounting M-Gramm

Good-Turing Discounting M-Gramm count

Backing-off Trigramm

Kombination von Backing-off mit Discounting M-gramm – X:binaeren Indikatorfunktion – P(*):gelättete Wahrscheinlichkeit Trigramm

Sprachmodell – Uebersicht und Anwendungsbereich eines Sprachmodell – M-Gramme – Discounting – Back-off Example beim SLM-Toolkit Zusammenfassung